ข้อผิดพลาดใหญ่หลวง 10 ประการที่นักการตลาดทำระหว่างการทดสอบแบบแยกส่วน

เพื่อให้ธุรกิจดำเนินไปอย่างมีประสิทธิภาพ ส่วนสำคัญคือการวิเคราะห์และการวิจัยทางการตลาดซึ่งผู้ประกอบการจำนวนมากมักจะพลาด แนวโน้มของการขายเพียงอย่างเดียวโดยไม่คำนึงถึงสิ่งที่ได้ผลและสิ่งที่ไม่ได้เป็นตัวกำหนดการเติบโตของเว็บไซต์ มันบล็อกความต้องการที่ลึกลงไปสำหรับการวิจัยตลาดอย่างเข้มข้น และผลที่ตามมาก็คือ คุณจะสูญเสียลูกค้าในระยะยาว วิธีที่ดีที่สุดในการดำเนินการวิจัยลูกค้าคือการทดสอบแบบแยกส่วน

ทำไมต้องแยกการทดสอบ?

ตามคำนิยาม การทดสอบแยกหรือการทดสอบ A/B เป็นวิธีการดำเนินการควบคุมแต่เป็นการทดลองแบบสุ่มโดยมีจุดประสงค์ที่ชัดเจนในการปรับปรุงการเข้าชมเว็บไซต์ เพื่อให้ง่ายขึ้น เป็นการเปรียบเทียบหน้าเดียวกันสองเวอร์ชันเพื่อดูว่าเวอร์ชันใดมีประสิทธิภาพมากกว่ากัน ตามหลักการแล้ว จะมีความแตกต่างเพียงหนึ่งหรือสองอย่างระหว่างสองเวอร์ชันเพื่อระบุประสิทธิภาพอย่างแม่นยำ

การกระทำทั่วไป เช่น เนื้อหา การคลิก การกรอกแบบฟอร์ม และการซื้อจะได้รับการวิเคราะห์เพื่อดูว่ารูปแบบใดให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าสำหรับวัตถุประสงค์ทางการตลาดที่กำหนดไว้ล่วงหน้า วิธีการทางการตลาดทั่วไปที่ใช้ ได้แก่ แบบฟอร์มลงทะเบียน หน้าลงทะเบียน ปุ่มกระตุ้นให้ดำเนินการ หรือการเปลี่ยนเส้นทางไปยังหน้าอื่น ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าแม้การเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อย เช่น การอัปเดตคำหนึ่งคำใน CTA ก็ช่วยเพิ่มการแปลงได้ถึง 77% สิ่งนี้พิสูจน์ให้เห็นถึงความสำคัญของการทำการทดสอบแบบแยกส่วนเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดของคุณ

แม้จะฟังดูน่าดึงดูด บางครั้งนักการตลาดอาจบ่นว่าได้รับการวิเคราะห์เชิงลบที่ผิดพลาดหรือไม่สามารถแม้แต่สร้างข้อมูลที่เพียงพอ หากคุณรู้สึกสับสนกับการทดสอบแบบแยกส่วน มีโอกาสที่คุณอาจทำการทดสอบผิดวิธี นี่คือรายการข้อผิดพลาดทั่วไป 10 ประการที่ผู้ทดสอบมักจะทำพร้อมกับการแก้ไขที่เป็นไปได้

ข้อผิดพลาดและการแก้ไขที่ควรรู้

อาจมีข้อผิดพลาดมากมายเมื่อผู้ทดสอบพยายามทำความเข้าใจการวิเคราะห์แบบแยกส่วน รายการที่พบบ่อยที่สุดแสดงไว้ด้านล่าง

1. การทดสอบโดยพลการ

ปัญหาใหญ่ที่สุดที่ผู้ทดสอบส่วนใหญ่ต้องทำคือทำการทดสอบแยกโดยไม่มีเหตุผล ตัวอย่างเช่น คุณอาจกังวลเกี่ยวกับการทดสอบขนาดของปุ่ม 'คำกระตุ้นการตัดสินใจ' ซึ่งในกรณีนี้ คุณสามารถออกแบบตัวแปรโดยเน้นเฉพาะเจาะจงได้ หากคุณกำลังทำการทดสอบแบบแยกส่วนเพียงเพื่อประโยชน์ของมัน โปรดงดเว้นเพราะคุณกำลังจะถึงวาระ

การแก้ไข: ใช้ซอฟต์แวร์แผนที่ความร้อนเพื่อค้นหาพื้นที่ที่เป็นไปได้ซึ่งไม่ได้มุ่งเน้นมากนักหรือไม่ได้รับปริมาณการใช้ข้อมูลมากนัก ทำการทดสอบแยกและสร้างสมมติฐานก่อน ตอนนี้ดำเนินการทดลองและตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ดำเนินการในช่วงเวลาที่เหมาะสม เปรียบเทียบชุดข้อมูลแผนที่ความร้อนใหม่และวิเคราะห์ ทำซ้ำไปเรื่อย ๆ จนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่พอใจ

2. ปิดการทดสอบก่อนกำหนด

นี่เป็นข้อผิดพลาดครั้งใหญ่ที่ผู้ทดสอบส่วนใหญ่ต้องทำ สมมติว่าไซต์ของคุณมีการเข้าชมสูง และด้วยเหตุนี้ภายใน 3 วันของการทดสอบแยก คุณจะสร้างความมั่นใจได้ 98% และการแปลงประมาณ 250 รายการต่อรูปแบบ และคุณหยุดการทดสอบ นี่คือจุดที่การทดสอบของคุณได้รับผลบวกลวงเนื่องจากคุณไม่ได้คำนึงถึงพารามิเตอร์ของฤดูกาล และแม้แต่วันใดในสัปดาห์ที่คุณทำการทดสอบก็อาจนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในเส้นโค้งการทดสอบ

การแก้ไข: ตัวแปรที่สำคัญอีกประการสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติคือขนาดของกลุ่มตัวอย่าง เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เหมาะสม อย่าลืมใช้ขนาดตัวอย่างของคุณให้ใหญ่เพียงพอ 100 หรือ 1,000 การแปลง ขนาดตัวอย่างที่เล็กเกินไปอาจนำไปสู่ความหมายที่ไม่ถูกต้อง

3. การทดสอบหลายองค์ประกอบ

การวิเคราะห์การทำแผนที่ความร้อนของเว็บไซต์อาจแนะนำว่ามีพื้นที่มากกว่าหนึ่งแห่งที่ต้องการโฟกัส อย่างไรก็ตาม การดำเนินการทดสอบหลายรายการในเวลาเดียวกันกลับไม่มีจุดสิ้นสุด

เป็นการดีกว่าเสมอที่จะเลือกใช้การทดสอบแบบแยกส่วนแทนการทดสอบแบบหลายตัวแปร เนื่องจากเมื่อคุณทำการทดสอบแบบแยกส่วนในสองหน้าที่มีความแตกต่างในพารามิเตอร์เดียว จะเป็นการง่ายที่จะตัดสินว่าหน้าใดทำงานได้ดีกว่ากัน

การแก้ไข: อย่างไรก็ตาม ในกรณีของการทดสอบหลายตัวแปร ให้ถือว่าคุณกำลังทดสอบหน้าเว็บสี่หน้าที่แตกต่างกันโดยมีพารามิเตอร์ต่างกันสองหรือสามตัว ในกรณีนั้น เมื่อคุณรวบรวมข้อมูล คุณจะไม่สามารถแก้ไขปัจจัยในการตัดสินใจที่แท้จริงได้ ในกรณีดังกล่าว คุณต้องเปรียบเทียบข้อมูลจากทุกหน้าและวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์ต่างๆ

4. เน้นเฉพาะการแปลงการเข้าชม

เมื่อคุณกำลังทดสอบพารามิเตอร์เฉพาะเจาะจงหรือสองสามพารามิเตอร์ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้หยั่งรากลึกแทนที่จะคิดแค่ในระยะสั้น ซึ่งหมายความว่าหากคุณเห็นว่าการเปลี่ยนแปลงบางอย่างกำลังรวบรวมการเข้าชมไซต์ของคุณมากขึ้น อย่านิ่งนอนใจกับการเปลี่ยนแปลงนี้ หากการเข้าชมสูงประกอบด้วยลูกค้าคุณภาพต่ำ สิ่งนี้อาจให้ผลลัพธ์เชิงลบต่อธุรกิจของคุณในที่สุด

การแก้ไข: ดังนั้น เมื่อใดก็ตามที่คุณเลือกใช้การทดสอบแยก ให้ตรวจสอบเมตริก Conversion ของคุณ จากนั้นจึงเชื่อมโยงการเข้าชมนั้นกับโอกาสในการขายจริง และดูจำนวนที่สร้างผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า

5. การเลือกใช้สมมติฐานแบบสุ่มหรือสุ่มสี่สุ่มห้าทำตามการทดสอบแบบแยกส่วน

การทดสอบทางสถิติไม่มีนัยสำคัญหากไม่มีสมมติฐานที่เหมาะสม ดังนั้นก่อนที่จะเสียเวลาทำการทดสอบ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีสมมติฐานที่ถูกต้อง ในกรณีที่คุณไม่แน่ใจในความน่าเชื่อถือของสมมติฐานของคุณ ให้ทำการวิจัยตลาด วิเคราะห์ผลลัพธ์สำหรับตัวแปรที่คุณเลือก ตรวจสอบกลยุทธ์ของคู่แข่ง และรู้จักลูกค้าเป้าหมายของคุณ

การแก้ไข: นอกจากนี้ ในขณะที่ตรวจสอบกลยุทธ์ของคู่แข่ง อย่าลืมเลือกติดตามพวกเขาโดยสุ่มสี่สุ่มห้า สิ่งที่ได้ผลสำหรับคนอื่นจะไม่ได้ผลสำหรับคุณ ตรวจสอบกลยุทธ์ของคู่แข่งของคุณ แต่ในขณะเดียวกันก็รู้จัก USP ของคุณเองและวางกลยุทธ์ตามนั้น

6. กำจัดตัวแปรที่สับสน

ตัวแปรที่รบกวนคือองค์ประกอบที่ไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของพารามิเตอร์สมมติฐานที่สำคัญของคุณและมีแนวโน้มที่จะทำให้ผลการทดสอบของคุณยุ่งเหยิง สิ่งเหล่านี้รวมถึงการแนะนำผลิตภัณฑ์ใหม่ การเปิดตัวแคมเปญการตลาด และการออกแบบเว็บไซต์ใหม่

สิ่งนี้มักเกิดขึ้นเมื่อคุณเปลี่ยนพารามิเตอร์การทดสอบบางอย่างในช่วงกลางของการทดสอบเพื่อสร้างรูปแบบที่มีนัยสำคัญมากขึ้น สิ่งนี้อาจสร้างการเข้าชมจากสถานที่นอกกลุ่มเป้าหมายที่เป็นไปได้ของคุณ

การแก้ไข: เมื่อทำการทดสอบแยก ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้กำจัดตัวแปรที่รบกวนดังกล่าวแล้ว และตรวจสอบให้แน่ใจว่าปัจจัยที่เหลือคงที่ตลอดการทดสอบ

7. การทดสอบการเปลี่ยนแปลงที่เพิ่มขึ้นเท่านั้น

มีความแตกต่างอย่างมากระหว่างวิธีการทำงานของเว็บไซต์ขนาดใหญ่และวิธีดำเนินการของผู้ประกอบการรายเล็กที่เหลือ สำหรับเว็บไซต์ขนาดใหญ่ การเปลี่ยนแปลงทีละน้อยอาจนำไปสู่การสร้าง ROI จำนวนมาก แต่สำหรับสตาร์ทอัพและบริษัทขนาดเล็ก กิจกรรมนี้อาจไม่ได้ผลลัพธ์ตามที่คาดหวัง ตัวอย่างเช่น การทดสอบสีของเว็บไซต์หรือปุ่ม CTA และเฉดสีต่างๆ ของเว็บไซต์นั้นค่อนข้างเป็นไปไม่ได้ เนื่องจากจะเพิ่มการปรับโฉมเว็บไซต์โดยรวมเพียงเล็กน้อย

การแก้ไข: การทดสอบแบบแยกส่วนมีไว้สำหรับการปรับปรุงเล็กน้อย แต่นั่นจะไม่ก่อให้เกิดการหมุนเวียนที่สำคัญในกรณีของธุรกิจขนาดเล็ก ดังนั้นอย่าโฟกัสเฉพาะการเปลี่ยนแปลงที่เพิ่มขึ้น แต่ให้โฟกัสที่การเพิ่มประสิทธิภาพครั้งใหญ่แทน สิ่งที่จำเป็นคือการเปลี่ยนแปลงอย่างรุนแรงในระดับโดยรวม ซึ่งเข้มข้นกว่าเทคนิคการทดสอบ A/B แบบแคบ ซึ่งอาจนำมาซึ่งการออกแบบหน้าใหม่ครั้งใหญ่ซึ่งอาจต้องใช้ความพยายามอย่างมาก นอกจากนี้ สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าเนื่องจากองค์ประกอบหลายรายการได้รับการออกแบบใหม่ จึงอาจเป็นเรื่องยากที่จะสังเกตว่าองค์ประกอบใดส่งผลให้มีการเข้าชมเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วหลังจากที่หน้าเว็บที่ออกแบบใหม่นั้นใช้งานได้จริง

8. ทำการทดสอบแยกแม้ไม่มีการจราจร

หากคุณดำเนินธุรกิจเพียงสองสามเดือน ขอแนะนำให้ได้รับการเข้าชมที่สูงขึ้น ก่อนที่คุณจะเริ่มเรียกใช้การทดสอบแบบแยกส่วน สำหรับผู้เริ่มต้นและกิจการใหม่ การทดสอบแยกกับผู้ใช้เบต้าสองสามรายจะไม่ได้ผล การทดสอบสมมติฐานต่างๆ เป็นเกมที่มีนัยสำคัญทางสถิติซึ่งทำได้โดยกลุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมที่สุด แต่ถ้าคุณไม่มีตัวอย่างเพียงพอ วัตถุประสงค์พื้นฐานนี้จะไม่บรรลุผล

การแก้ไข: ทำการทดสอบแบบแยกเฉพาะเมื่อคุณตรงตามเงื่อนไขที่แตกต่างกัน 3 ข้อ

1- คุณมีตัวอย่างตัวแทนเพียงพอ

การทดสอบจำเป็นต้องดำเนินการเป็นระยะเวลา 3-4 สัปดาห์เพื่อรองรับช่วงการขายที่หลากหลาย การปิดการทดสอบก่อนหน้านั้นจะไม่แสดงถึงการทดสอบแบบสากล แต่จะแสดงผลการทดสอบแบบเลือก/แบบวนรอบ

2- คุณมีขนาดตัวอย่างเพียงพอ

เว็บไซต์ที่มีธุรกรรมมากกว่า 1,000 รายการ (ลูกค้าเป้าหมาย การสมัคร หรือการสมัครรับข้อมูล) สามารถทำการทดสอบ A/B หนึ่งครั้งในหนึ่งเดือนเพื่อปรับปรุงการเข้าชม ปัจจัยต่างๆ เช่น อัตราการแปลง การเข้าชมทั้งหมด และธุรกรรมโดยรวมจะเป็นตัวกำหนดขนาดตัวอย่างที่เพียงพอ

3- เมื่อคุณบรรลุค่า p

เมื่อพบจุด # 2 และ 3 แล้ว สิ่งสำคัญคือต้องดูค่า p (ตามความเข้าใจผิดทั่วไป ค่า p ไม่ใช่ความน่าจะเป็นที่ B จะมากกว่า A) โดยทั่วไป ระดับนัยสำคัญที่ยอมรับได้คือ 5% (หรือ 1 ใน 20 ครั้ง ตัวอย่างจะแสดงผลลัพธ์สุดขีดเมื่อสมมติฐานว่างเป็นจริง)

9. การทดสอบไม่ทำงานเป็นเวลาเต็มสัปดาห์

สำหรับการทดสอบแบบแยกส่วนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เหมาะสม พารามิเตอร์ตามฤดูกาล รายสัปดาห์ และแม้แต่รายวันมีความสำคัญ ดังนั้นควรเลือกช่วงเวลาที่ใช้สำหรับการทดสอบแยกอย่างระมัดระวัง การไม่แยกตัวประกอบในการทดสอบทั้งสัปดาห์จะทำให้ผลลัพธ์คลาดเคลื่อน ซึ่งอาจแสดงภาพที่ถูกต้องของผลการทดสอบ

การแก้ไข: ตัวอย่างเช่น หากคุณเป็นเจ้าของไซต์อีคอมเมิร์ซ ในวันหยุดสุดสัปดาห์ ประชากรเป้าหมายของคุณมีแนวโน้มที่จะสนใจผลิตภัณฑ์ของคุณมากกว่า ในขณะที่ในวันจันทร์หรือชั่วโมงเร่งด่วนของวันธรรมดา ไซต์ของคุณอาจไม่สร้างการเข้าชมที่เหมาะสม ดังนั้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณสิ้นสุดการทดสอบในวันเดียวกันกับวันที่เริ่มต้น สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าคุณทดสอบหนึ่งสัปดาห์เต็มในการวนซ้ำหนึ่งครั้ง สิ่งนี้จะสอดคล้องกับคำแนะนำก่อนหน้านี้ของเรา นั่นคือการทดสอบการทำงานเป็นระยะเวลา 2-3 สัปดาห์

10. ข้อมูลทดสอบไม่ได้ถูกส่งไปยัง Google Analytics

โดยทั่วไปเมตริกการแปลงจะแสดงข้อมูลเฉลี่ยและในโลกของค่าเฉลี่ยทางการตลาด คุณไม่สามารถรับภาพเต็มได้หากคุณทำงานกับข้อมูลเปอร์เซ็นต์ เนื่องจากเวลา ฤดูกาล ช่วงเวลาในแต่ละวัน และปัจจัยอื่นๆ อีกมากมายที่ส่งผลต่อกราฟลูกค้าที่เหมาะสม

การแก้ไข: ดังนั้น หากคุณรองรับข้อมูลจำนวนมากแล้ว ให้ส่งข้อมูลนั้นไปยัง Google Analytics เรียกใช้กลุ่มขั้นสูงและรายงานที่กำหนดเอง ผลลัพธ์จะแสดงให้คุณเห็นเส้นทางในการเรียกใช้การทดสอบขั้นสูง และคุณอาจได้รับแนวคิดว่าจะทำการทดสอบไซต์ของคุณจากที่ใด การใช้คุณลักษณะ GA ใหม่ช่วยให้นักการตลาดเรียกใช้ข้อมูลการทดสอบ A/B พร้อมกันได้มากถึง 20 รายการที่วิเคราะห์ อย่าลืมใช้มิติข้อมูลที่กำหนดเอง (หรือตัวแปรที่กำหนดเองในโหมดคลาสสิกของ GA) ที่แตกต่างกันสำหรับการทดสอบที่ใช้งานอยู่รายการหนึ่ง เครื่องมืออย่าง Optimizely Classic สามารถช่วยได้ในกรณีนี้

เพื่อสรุปมันขึ้น

การวิเคราะห์การตลาดและธุรกิจค่อนข้างซับซ้อนในแบบของมันเอง ดังนั้น แทนที่จะตรวจสอบสิ่งที่ผู้อื่นกำลังทำหรือค้นหากลยุทธ์การทดสอบที่ใช้บ่อยที่สุด ให้ใช้เส้นทางที่ชาญฉลาดและใช้การทดสอบ A/B ที่คุ้มค่าเพื่อเพิ่ม ROI จากกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณ